Informe del MIT sobre IA: caen tutorías y confianza
El MIT, la universidad más estrechamente ligada a los orígenes de la IA, cuenta ahora con un comité de expertos que alerta de lo que esta tecnología está haciendo con la vida en el campus. Su informe, publicado en junio de 2026, sostiene que las universidades deben replantearse de raíz su forma de abordar la IA. El comité describe una caída de la asistencia a las tutorías, menos grupos de estudio y un deterioro de la confianza entre profesorado y estudiantes.
El informe también señala una brecha de preparación. Una encuesta de otoño de 2025 de "The Tech", el periódico estudiantil del MIT, reveló que más de dos tercios de los estudiantes consideraban la IA importante para su carrera profesional. Solo alrededor de una cuarta parte se sentía preparada. El comité quiere que la alfabetización en IA se incorpore de inmediato a las asignaturas introductorias.
La erosión silenciosa de las rutinas del campus
Según el comité, los estudiantes ya usan la IA para todo, y los efectos secundarios están a la vista. Cada vez menos alumnos acuden a las tutorías. La participación en los debates en línea ha caído. Los grupos de estudio en residencias y bibliotecas son cada vez más pequeños. Al profesorado, por su parte, le resulta cada vez más difícil saber qué han aprendido realmente los estudiantes.
El principio rector del informe es "aumentar, no automatizar": la IA debe ampliar las capacidades humanas, no sustituirlas. Sus autores sostienen que obtener la respuesta correcta de un chatbot crea una ilusión de aprendizaje. Con el tiempo, esto puede desembocar en una rendición intelectual, en la que los estudiantes recurren a la IA en cuanto un problema se complica.
Vigilar la IA daña las relaciones
El profesorado afirma que hacer cumplir las normas contra el uso no autorizado de la IA está tensando su relación con los estudiantes. El comité desaconseja expresamente los detectores de textos generados por IA. Estas herramientas son poco fiables y a menudo marcan como escritos por una máquina los trabajos de estudiantes no nativos o neurodivergentes. Además, alimentan una carrera armamentística con los "humanizadores de IA", programas diseñados para que el texto generado parezca escrito por una persona.
Los navegadores de bloqueo, que bloquean y supervisan el ordenador durante un examen, no son mejores, según el comité. Considera que la generación actual está llena de fallos y que da la sensación de vigilancia.
Los estudiantes tienen sus propias quejas. Temen acusaciones falsas y perciben un doble rasero cuando los docentes usan la IA para preparar diapositivas, hacer comentarios o poner notas mientras la restringen para el alumnado. El comité recomienda normas de transparencia también para el profesorado. En los trabajos de fin de estudios y las tesis doctorales, cada trabajo debería declarar su uso de la IA, y la IA nunca podrá figurar como coautora.
Un programa emblemático bajo presión
Uno de los programas insignia del MIT también está expuesto. Algunos profesores se están planteando usar agentes de IA en lugar de estudiantes como asistentes de investigación, una tendencia que resulta más tentadora con herramientas que convierten los modelos en asistentes de laboratorio. Eso afectaría al Undergraduate Research Opportunities Program (UROP), que integra a estudiantes de grado en la investigación del profesorado. El 93 por ciento de la promoción de 2025 participó al menos una vez, y el 58 por ciento del profesorado ejerció de mentor. El comité sostiene que el UROP existe para formar a los estudiantes, no para proporcionar mano de obra investigadora barata, así que sustituirlos por IA iría en contra de su razón de ser.
Normas asignatura por asignatura, no una política única
El comité rechaza una norma única para todo el instituto. Un seminario de poesía y una asignatura de demostraciones matemáticas se relacionan con la IA de formas muy distintas, de modo que una política común sería demasiado laxa para unas clases y demasiado estricta para otras. En su lugar, cada asignatura debería partir de sus objetivos de aprendizaje, diseñar después la evaluación y solo entonces decidir qué usos de la IA permite. La política y su justificación deberían figurar en la guía docente.
El informe también recomienda más exámenes orales, portafolios semestrales, debates presenciales y trabajo por proyectos.
El acceso no es igual para todos
El coste es otra preocupación. El MIT da a todos sus miembros acceso a varios modelos de IA a través de su plataforma Parley, y el profesorado y los estudiantes de posgrado reciben 30 dólares al mes en créditos gratuitos. Pero las suscripciones prémium de OpenAI, Google y Anthropic cuestan varios cientos de dólares al mes. El comité advierte de que esta brecha podría traducirse en diferencias reales de rendimiento.
Lo que muestran otras investigaciones
Las conclusiones del MIT coinciden con datos de otros lugares:
- Harvard: En 2024, alrededor del 87,5 por ciento de los encuestados usaba IA, casi la mitad al menos cada dos días. En torno al 25 por ciento dijo que, por ello, iba menos a tutorías, pedía menos ayuda a los profesores y se saltaba las lecturas obligatorias.
- Reino Unido: El uso entre los estudiantes a tiempo completo alcanzó el 95 por ciento a finales de 2025, y los estudiantes de hogares con más recursos usaban la IA con más frecuencia.
- Anthropic: Los estudiantes delegaron en Claude el pensamiento de orden superior, como el análisis y la creación, en casi la mitad de las conversaciones analizadas.
- China: Un estudio a largo plazo con más de 26.000 estudiantes concluyó que la IA subía las notas de los deberes un 18 por ciento, pero las calificaciones de los exámenes caían un 20 por ciento al cabo de seis meses.
- UC Berkeley: En más de 500.000 calificaciones, la proporción de sobresalientes en asignaturas con mucha redacción y programación ha subido 13 puntos porcentuales desde el lanzamiento de ChatGPT. El aumento se concentró en asignaturas con muchos deberes, lo que apunta a que no se trata de una mejora real del aprendizaje.
- Brown: La nota media pasó del 96 por ciento en un examen para hacer en casa al 48,6 por ciento en el examen presencial posterior.
Un estudio apunta en sentido contrario. En la Vrije Universiteit Amsterdam, el jurista Thibault Schrepel llevó a cabo un experimento de dos años con tres grupos asignados al azar: sin IA, con IA sin orientación y con IA y formación. El grupo sin IA quedó último los dos años. Incluso el grupo con IA sin orientación obtuvo mejores resultados, aunque sus miembros solían aceptar las sugerencias de la IA sin espíritu crítico en clase. Schrepel acabó descartando su propia hipótesis de que la IA solo ayuda si va acompañada de una formación estructurada.
Nuestra opinión
El informe del MIT se parece menos a un manifiesto contra la IA que a un reconocimiento de que el viejo modelo de control ha fracasado. Los detectores fallan, el software de bloqueo da sensación de vigilancia y los estudiantes se dan cuenta cuando el profesorado juega con otras reglas. Desplazar el foco al diseño de la evaluación es la respuesta práctica.
El panorama de la investigación es desigual, y eso importa. Que mejoren los deberes mientras empeoran los exámenes sugiere que buena parte de la mejora medida se debe a que la IA hace el trabajo. Los resultados de Schrepel indican que las herramientas pueden ayudar si el contexto es el adecuado. La pregunta pendiente es qué condiciones marcan la diferencia.
La cuestión del acceso también merece atención. A medida que los proveedores relegan los modelos más capaces a planes de pago -Google limitó hace poco a los usuarios gratuitos de Gemini a un modelo más ligero-, la brecha entre lo que cada estudiante puede permitirse podría ampliarse. Habrá que ver si otras universidades adoptan el enfoque por asignaturas del MIT y si programas como el UROP consiguen mantener a las personas en el centro de la formación investigadora.